大型洞室群稳定性与优化的并行进化神经网络有限元方法研究--第二部分:实例研究

利用作者提出的并行进化神经网络有限元方法对水布垭地下厂房进行了软岩置换方案的优化及稳定性分析。结果表明，该方法具有极大的全局搜索和快速收敛的优势．实例给出了最优的置换方案和置换步骤，通过最优方案的有限元与神经网络的计算比较表明，该方法是合理的。同时，提出了施工的合理化建议。     

能美R-22z系统在住宅中的应用

随着我国改革开放的不断深入，我国人民的生活水平有了大幅度的提高，高层的公寓群、别墅群不断涌现，对于住宅防火的问题也提到了日程上来，在日本及其他一些国家对于住宅的防火都有法律规定，并制定了相应的设计标准，对此我也谈谈我的一些看法，并将日本能美防灾株式会社的R-22Z自动火灾报警系统介绍给大家(见图2)。     

基于有限元的钢混组合索塔中群钉连接件力学性能分析

针对钢混组合结构中群钉连接件的力学性能,以某实际工程中的群钉连接件为依托,采用ABAQUS开展了群钉连接件的参数化分析。研究了群钉间距、群钉直径、混凝土强度及混凝土板厚对群钉连接件的力学性能的影响。结果表明：随着栓钉直径、混凝土强度、群钉间距的增大,抗剪承载力和抗剪刚度逐渐增大,混凝土板厚对群钉承载力和抗剪刚度影响不大。     

基于非球形颗粒水化堆积的水泥浆氯离子扩散系数预测

为深入研究水泥浆体中氯离子的扩散性能,更好地考虑水泥颗粒形状特征带来的影响,建立了基于非球形颗粒水化堆积的水泥浆水化模型,通过第三方试验充分验证其可靠性后,明确了长细比对水化度和孔结构特征的影响;将First-passage理论应用于所建立的水泥浆水化模型,提出了综合考虑内、外水化层和未水化层扩散特性的布朗运动算法,并通过对比氯离子扩散试验数据对其可靠性进行了验证;利用建立的布朗运动算法分析了长细比对水泥浆氯离子扩散系数的影响.结果表明,本文建立的分析水泥颗粒形状对氯离子扩散系数影响的新方法,可为混凝土耐久性设计提供参考.     

基于SPH粒子法的盲天井掏槽爆破数值模拟

针对上向盲天井掏槽孔爆破效果,运用补偿系数法对周边大空孔孔间距进行计算并进行方案制定,利用光滑粒子流体动力学方法(SPH粒子法)进行数值模拟计算,开展盲天井掏槽爆破周边空孔作用以及补偿系数对爆腔及岩石损伤范围影响研究。研究结果表明:在孔间距一定时,爆腔面积随补偿系数增大呈增加趋势;当补偿系数达到2.42时爆破效果最佳且达到峰值0.54 m²,而后爆破效果作用达到极限,爆腔面积变化趋于稳定;岩石损伤范围因炸药作用效果有限,总体变化范围在10%以内;模拟过程中SPH粒子能良好地模拟出爆破过程中岩石运动状态、空孔填充情况以及岩石损伤范围。所得模拟结果与现场试验爆腔断面面积吻合度高,说明数值模拟计算具有一定的准确性。     

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一种抑制系统漏电流非隔离型三电平逆变器中点平衡载波调制算法

为了同时解决漏电流和中点平衡这两个问题,首先分析系统漏电流产生的机理以及传统调制策略对漏电流的影响,并且在大中零矢量调制(LMZVM)算法的基础上提出一种基于零序电压注入的大中正负小矢量调制(LMP/NSVM)算法。在非单位功率因数的情况下,根据直流侧中点总电荷量最小而选择LMP/NSVM或LMZVM策略,与大中小矢量调制(LMSVM)策略相比,本文提出的LMP/NSVM算法中点电位调节速度更快、稳态波动更小。系统漏电流与LMZVM基本相同并且优于传统的SVPWM,而且是基于载波思想实现的,算法简单、易于实现,因而该调制策略具有一定的工程应用价值。最后,与传统的三种调制策略实验结果对比,验证了理论分析的正确性与有效性。     

基于文化双量子粒子群优化的RFID 3D-LANDMARC定位算法

射频识别技术(RFID)三维定位是目前室内定位的主要技术,现有的RFID三维定位主要基于LANDMARC定位算法。针对传统的LANDMARC定位算法存在定位精度低、自适应性差的问题,提出一种基于文化双量子粒子群(CDQPSO)优化的RFID 3D-LANDMARC定位算法。该算法首先使用BP神经网络在数据拟合方面的优势对采集信号进行预处理,研究无线信号传输损耗模型,以提升LANDMARC算法的定位精度;然后引入CDQPSO算法在全局搜索与寻优方面的技术优势,求解模型,解决LANDMARC定位算法的自适应问题。实验研究表明,所提算法定位误差在0.56 m以下的标签达到75%,与基本LANDMARC算法和粒子群优化LANDMARC算法相比,定位精度和适应性均得到显著提高,而且能克服粒子群算法收敛速度慢的缺点。     

基于果蝇算法的开关磁阻电机多目标优化研究

针对采用传统算法对开关磁阻电机(SRM)本体进行多目标优化时存在算法复杂、调节参数多、计算量大且易陷入局部最优解等问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)的SRM本体多目标优化设计方法。利用极限学习机算法建立SRM非参数模型,采用FOA算法对其进行优化,实现了SRM定转子极弧的全局最优设计,最后对该优化算法的效果进行了仿真验证,同时与传统粒子群优化算法(PSO)进行了对比分析,结果表明,FOA算法不仅获得了较PSO算法更好的转矩波动系数和效率指标,而且具有参数设置少、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点,具有较好的应用价值。     

基于粒子群算法的数字微流控芯片在线测试路径优化

数字微流控生物芯片的稳定性和安全性在生化实验中具有很高的要求,为保证实验结果的准确,需要对芯片进行检测。通过分析芯片结构、实验液滴的路径,提出一种基于粒子群算法的针对数字微流控芯片灾难性故障在线测试路径优化方案。通过自适应调整算法惯性权值,设置算法的收敛速度因子和解的聚集程度因子,将收敛速度和局部解聚集程度可视化改进算法。增加液滴移动序列的交换机制,在芯片的约束条件下规划测试液滴的移动路径,从而缩短测试路径长度。仿真实验选择15×15阵列模型、7×11阵列模型、7×7阵列模型进行仿真实验,结果表明,该方案完成了对芯片的测试,提高了算法收敛速度,并有效缩短了测试路径,提高测试效率。